Apache Spark 是一种专门为大规模数据处理而设计的快速且通用的计算引擎，并已经广泛应用于各行各业的大数据处理场景中。
阿里云容器服务 Kubernetes 版（Container Service for Kubernetes，简称容器服务 ACK）提供高性能可伸缩的容器应用管理服务，支持企业级 Kubernetes 容器化应用的生命周期管理。
本文将介绍在容器服务 ACK 集群中运行 Spark 工作负载的最佳实践和基准测试结果。
Spark 自 2.3 版本开始支持将作业提交至 Kubernetes 集群中，详情参见 [SPARK-18278]。在此之前，Spark 支持的集群管理器只有 Apache Hadoop Yarn、Apache Mesos 以及 Spark 自身实现的一个集群管理器 。
在 Kubernetes 上运行 Spark 工作负载有以下优点：
- 标准化和可移植性：通过把 Spark 应用及其依赖打包成容器镜像，享受容器的各种优点，很容易的解决 Hadoop 版本不匹配和兼容性问题。还可以给容器镜像打上标签控制版本，这样如果需要测试不同版本的Spark或者依赖项的话，选择对应的版本做到了。
- 资源按需供给：Spark 可以按需申请资源，例如申请 10 个 Executor，每个 Executor 分配 8 个 CPU core 和 32GB 内存，避免资源浪费。
- 认证和鉴权：由于 Driver pod 负责创建多个 Executor pods，可以利用 Kubernetes 的 ServiceAccount 和 RBAC 资源（Role、ClusterRole 等）做权限控制，从而保证集群的安全性。
- 支持多租户：可利用 Kubernetes 的命名空间机制（Namespace）和资源配额机制（ResourceQuota）做用户粒度资源隔离和资源分配，并利用 Kubernetes 的节点选择机制（NodeSelector）保证 Spark 工作负载可以获得专用的资源。
- 复用 Kubernetes 生态：重用 Kubernetes 生态的各种组件，例如 Prometheus 监控、日志等。通过把 Spark 工作负载部署在已有的 Kubernetes 集群中，能够快速开始工作，大大降低运维成本。
- Spark 多版本支持：在传统的部署方式下，客户端使用的 Spark 版本必须和集群中使用的 Spark 版本一致。而在 Kubernetes 环境下，用户可以自定义 Spark 作业所使用的容器镜像，从而可以实现在一个 Kubernetes 集群中同时运行多个版本的 Spark 作业。
- 工作流编排：把 Spark 和管理数据生命周期的应用运行在同一个集群中，可以使用业界流行的工作流编排解决方案（例如 Apache Airflow 和 Argo Workflow）构建端到端的解决方案，并能很容易的复制到其他区域部署，甚至是在私有化环境中部署。
在 Spark 中，作业通常由一个 Driver 进程和若干个 Executor 进程构成。在 Kubernetes 中，Pod 是集群中最小的可部署单元和执行单元。
将 Spark 作业运行在 Kubernetes 上的大致想法就是在单独的 Pod 中分别运行 Driver 进程和 Executor 进程。从 Spark Core 代码实现上来看，其最主要的组件是 KubernetesClusterSchedulerBackend，它是 CoarseGrainedSchedulerBackend 的一个子类，通过调用 Kubernetes API 创建和删除 Pod 来启动和停止 Spark 作业。
向 Kubernetes 集群提交 Spark 作业常见的有两种方式，一是使用 Spark 中自带的 spark-submit 脚本来提交作业，二是使用 Spark Operator 提交作业，下面将分别介绍这两种提交方式。
客户端可以直接使用 spark-submit 命令提交 Spark 作业到 Kubernetes 集群中。
首先，我们需要给 Spark 作业中的 Driver pod 创建一个服务账号（ServiceAccount）并对其授予一定的权限，否则 Driver pod 会由于权限不足无法创建出 Executor pods，从而导致作业执行失败。
# spark-rbac.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: spark
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
name: spark-role
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- pods
- services
- configmaps
verbs:
- "*"
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
name: spark-rolebinding
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: spark
namespace: default
roleRef:
kind: Role
name: spark-role
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io将上述 RBAC 资源清单文件保存为 spark-rbac.yaml，并执行如下命令创建相应的资源：
$ kubectl apply -f spark-rbac.yaml
serviceaccount/spark created
role.rbac.authorization.k8s.io/spark-role created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/spark-rolebinding created然后，我们需要获取 Kubernetes 集群的 API Server 的访问 URL：
KUBERNETES_API_SERVER_URL=`kubectl cluster-info | grep "Kubernetes control plane" | egrep -o "https://[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+:[0-9]+"`最后， 调用 spark-submit 脚本提交 Spark 作业：
# Spark 镜像
SPARK_IMAGE=apache/spark:3.5.0
# 提交作业
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--master k8s://${KUBERNETES_API_SERVER_URL} \
--deploy-mode cluster \
--name spark-pi \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--conf spark.executor.instances=2 \
--conf spark.kubernetes.container.image=${SPARK_IMAGE} \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.5.0.jarKubernetes 中的 Operator 模式 允许用户在不修改 Kubernetes 自身代码的情况下，通过为一个或多个自定义资源（Custom Resource，CR）关联控制器（Controller），从而扩展集群的能力。
使用 Operator 可以实现非常多的功能，例如自动化部署应用和管理应用的生命周期。Spark Operator 定义了 SparkApplication 和 ScheduledSparkApplication 两种 CRD（CustomResourceDefinition）并为它们实现了相应的控制器，用户只需要编写相应的清单文件，就可以像管理 Kubernetes 中内置的资源一样去管理 Spark 作业。
例如，用户在集群中部署好 Spark Operator 之后，可以编写如下作业清单文件：
# spark-pi.yaml
apiVersion: sparkoperator.k8s.io/v1beta2
kind: SparkApplication
metadata:
name: spark-pi
namespace: default
spec:
type: Scala
mode: cluster
image: apache/spark:3.5.0
mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
mainApplicationFile: local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.5.0.jar
sparkVersion: "3.5.0"
driver:
cores: 1
coreLimit: 1200m
memory: 512m
serviceAccount: spark
executor:
cores: 1
instances: 1
memory: 512m上述清单文件定义了一个 SparkApplication 对象，其中定义了 Spark 作业所需的参数，Driver/Executor Pod 的资源配置等，将其保存为 spark-pi.yaml，然后可以执行如下操作：
# 提交作业
kubectl apply -f spark-pi.yaml
# 查看作业
kubectl get sparkapplication spark-pi
# 删除作业
kubectl delete -f spark-pi.yaml关于使用 Spark Operator 提交作业的更多细节，请参考 Spark Operator 用户文档。
关于如何在 ACK 集群中运行 Spark 工作负载，请参考快速开始。
为了提高在 Kubernetes 运行工作负载时的性能和易用性，并降低成本，阿里云 EMR 和 ACK 团队做了很多优化工作，主要有以下这些：
- 使用 EMR Spark 运行 Spark工作负载
- 使用 EMR Spark + Remote Shuffle Service 运行 Spark 工作负载
- 使用 EMR Spark + JindoFS 运行 Spark 工作负载
- 使用 EMR Spark + JindoFS + Remote Shuffle Service 运行Spark工作负载
TPC-DS 由第三方社区创建和维护，是事实上的做性能压测，协助确定解决方案的工业标准。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。
TPC-DS 基准测试有以下几个主要特点：
- 遵循 SQL 2003 的语法标准，SQL 案例比较复杂；
- 分析的数据量大，并且测试案例是在回答真实的商业问题；
- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型，迭代式的联机分析型，数据挖掘型等)；
- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求。
TPC-DS 基准测试总包含 99 条压测查询，其中有 4 条查询包含 2 个变体（14、23、24、39），另外还有一个 s_max 查询进行全量扫描和最大的一些表的聚合，因此一共是 104 条查询语句，这些查询覆盖了 SQL 2003 语法的大部分标准。
由于上述原因，本文将采用 TPC-DS 基准测试来评测 Spark 在 ACK 上的性能。
基准测试采用 terraform 管理基准测试环境，保证测试环境可以被轻松一键复现。同时，相关 Spark 作业已经被制作成 Helm Chart，可以通过 Helm 命令行工具一键配置并提交基准作业。关于如何运行 TPC-DS 基准测试的具体步骤，请参考运行 TPC-DS 基准测试。
为了了解在 Kubernetes 容器环境下运行 Spark 作业的性能，本次基准测试创建了包含 1个 ecs.g7.2xlarge 实例和 6 个 ecs.g7.8xlarge 实例的 ACK 集群，并运行了 5 轮数据量为 3 TB（SF=3072）的 TPC-DS 基准测试。
关于基准测试的详细步骤和测试结果，请参考 Spark on ACK TPC-DS 基准测试。
阿里云 EMR Spark 基于开源的 Apache Spark 做了大量优化，下面将在同一 ACK 集群环境中分别使用 Apache Spark 和 EMR Spark 运行相同的规模的 TPC-DS 基准测试，基准测试的配置和结果请参考 Apache Spark v.s. EMR Spark。
Spark 作业可以以非容器化的方式直接运行在 ECS 中，也可以以容器化的方式运行在 ACK 集群中，下面将在相同数量和相同规格的 ECS 集群和 ACK 集群中分别运行相同规模的 TPC-DS 基准测试，以对比容器化和非容器化环境下的性能差异，基准测试的配置和结果请参考 Spark on ECS v.s. on ACK。
为了对比 Spark on ACK 在 x86/arm64 架构下的性能和成本，下面将在相同数量和相同规模的 x86/arm64 架构集群中分别运行相同规模的 TPC-DS 基准测试，它们具有相同的节点数量、vCPU 数量和内存大小，并挂载了相同数量和规模的云盘，区别主要在于 x86 架构集群使用了 g7.8xlarge 实例规格族 ECS，arm64 架构集群使用了 g8y.8xlarge 实例规格族 ECS，基准测试的配置和结果请参考 Spark x86 v.s. on arm64